四川农业大学学报
四川農業大學學報
사천농업대학학보
JOURNAL OF SICHUAN AGRICULTURAL UNIVERSITY
2014年
4期
408-412
,共5页
切花百合%光温指数%生育期%模型
切花百閤%光溫指數%生育期%模型
절화백합%광온지수%생육기%모형
cut lily%photo-thermal index%development stage%model
【目的】准确预测切花百合生产的上市期。【方法】根据切花百合(Lilium Oriental Hybrids cv.'Sorbonne')的生长发育对光温效应的反应,利用不同定植日期的试验数据,建立以光温指数(photo-thermal index,PTI)为尺度参数的切花百合生育期预测模型,并运用独立的数据对其进行验证。【结果】结果表明,模型对切花百合定植-出苗、出苗-展叶、展叶-现蕾、现蕾-采收各生育期持续时间预测值与实测值之间的回归估计标准误差(root mean squared error,RMSE)分别为1.58、2.23、2.54、1.58 d;与有效积温法(RMSE 分别为4.74、3.54、6.21、5.38 d)为尺度的发育模型相比,模型的预测精度显著提高。【结论】该模型的预测结果能为切花百合的生产和调控提供理论依据。
【目的】準確預測切花百閤生產的上市期。【方法】根據切花百閤(Lilium Oriental Hybrids cv.'Sorbonne')的生長髮育對光溫效應的反應,利用不同定植日期的試驗數據,建立以光溫指數(photo-thermal index,PTI)為呎度參數的切花百閤生育期預測模型,併運用獨立的數據對其進行驗證。【結果】結果錶明,模型對切花百閤定植-齣苗、齣苗-展葉、展葉-現蕾、現蕾-採收各生育期持續時間預測值與實測值之間的迴歸估計標準誤差(root mean squared error,RMSE)分彆為1.58、2.23、2.54、1.58 d;與有效積溫法(RMSE 分彆為4.74、3.54、6.21、5.38 d)為呎度的髮育模型相比,模型的預測精度顯著提高。【結論】該模型的預測結果能為切花百閤的生產和調控提供理論依據。
【목적】준학예측절화백합생산적상시기。【방법】근거절화백합(Lilium Oriental Hybrids cv.'Sorbonne')적생장발육대광온효응적반응,이용불동정식일기적시험수거,건립이광온지수(photo-thermal index,PTI)위척도삼수적절화백합생육기예측모형,병운용독립적수거대기진행험증。【결과】결과표명,모형대절화백합정식-출묘、출묘-전협、전협-현뢰、현뢰-채수각생육기지속시간예측치여실측치지간적회귀고계표준오차(root mean squared error,RMSE)분별위1.58、2.23、2.54、1.58 d;여유효적온법(RMSE 분별위4.74、3.54、6.21、5.38 d)위척도적발육모형상비,모형적예측정도현저제고。【결론】해모형적예측결과능위절화백합적생산화조공제공이론의거。
Objective]The aim of this study was to accurately predict the harvest period of cut lily.[Method]Based on photo-thermal responses of cut lily,experimental data from different planting dates were used to develop a model for development of Lilium Oriental Hybrids cv.'Sor-bonne'.Then,the model was tested by independent experimental date.[Results]The results showed that root mean squared error (RMSE)between simulated and observed data (planting, sprouting,leaf unfolding,visible bud and harvest)were 1.58,2.23,2.54 and 1.58,respective-ly.Compared with effective accumulated temperature method (RMSE 4.74,3.54,6.21 and 5.38),the development model based photo-thermal index increased the simulation accuracy signif-icantly.[Conclusion]The model developed in this study can provide a theoretical foundation for predicting the harvest period of cut lily.